SPSS Modeler ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)Ibm

Der ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)-Algorithmus im SPSS Modeler ist ein leistungsfähiges Werkzeug zur Analyse und Vorhersage von Zeitreihen-Daten. ARIMA-Modelle werden häufig verwendet, um zeitabhängige Muster in Daten zu identifizieren und zukünftige Werte vorherzusagen. Sie sind besonders nützlich in Bereichen wie Finanzwesen, Wirtschaft, Produktion und Klimaforschung, wo die Vorhersage von Trends und saisonalen Schwankungen entscheidend ist.

Das ARIMA-Modell besteht aus drei Hauptkomponenten:

• AR (AutoRegressive): Verwendet vergangene Werte zur Vorhersage des aktuellen Wertes.
• I (Integrated): Stellt sicher, dass die Zeitreihe stationär ist, indem Differenzen zwischen den Werten gebildet werden.
• MA (Moving Average): Berücksichtigt die Fehler der Vorhersagen aus vorherigen Zeitpunkten.

Im SPSS Modeler kannst du ARIMA-Modelle manuell oder automatisch konfigurieren. Das Tool bietet Funktionen zur Identifikation der Modellparameter (p, d, q) und zeigt dir wichtige Statistiken wie den AIC (Akaike Information Criterion) und p-Werte, um die Güte des Modells zu bewerten. Zusätzlich unterstützt SPSS Modeler das Hinzufügen von saisonalen Komponenten, falls saisonale Muster in den Daten vorhanden sind.